基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市藍(lán)綠開放空間社會(huì)介質(zhì)屬性評(píng)價(jià)

摘要：【目的】通過對(duì)城市藍(lán)綠開放空間中使用者使用需求和活動(dòng)方式的分析，識(shí)別城市藍(lán)綠開放空間服務(wù)于人的社會(huì)介質(zhì)屬性，科學(xué)構(gòu)建評(píng)價(jià)體系，為豐富“人-藍(lán)綠開放空間-社會(huì)”關(guān)系的研究及相應(yīng)管理規(guī)劃提供參考。【方法】基于文獻(xiàn)分析、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取及實(shí)地調(diào)查，從藍(lán)綠開放空間作為城市社會(huì)介質(zhì)的視角出發(fā)，構(gòu)建城市藍(lán)綠開放空間社會(huì)介質(zhì)屬性評(píng)價(jià)模型，并以南京市的3個(gè)城市公園為例，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型驗(yàn)證及指標(biāo)權(quán)重定量分析?！窘Y(jié)果】基于樣本構(gòu)建的評(píng)價(jià)模型包含4項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)、12項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)，其中一級(jí)指標(biāo)包括空間本底、連接類型、參與方式和空間意義，空間本底（權(quán)重0.440）是評(píng)價(jià)社會(huì)介質(zhì)水平的關(guān)鍵要素；二級(jí)指標(biāo)中影響較大的是自然支持水平（權(quán)重0.157），其次是基礎(chǔ)設(shè)施完善度（權(quán)重0.127）、微氣候舒適度（權(quán)重0.125）和地方認(rèn)同（權(quán)重0.121），其余參數(shù)的影響相對(duì)較小。分析認(rèn)為，空間本底質(zhì)量是吸引使用者進(jìn)行社會(huì)活動(dòng)的基礎(chǔ)，“人-藍(lán)綠開放空間-社會(huì)”的親近關(guān)系有助于提升空間的社會(huì)介質(zhì)水平?！窘Y(jié)論】采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)城市藍(lán)綠開放空間社會(huì)介質(zhì)屬性的評(píng)價(jià)。將社會(huì)學(xué)與風(fēng)景園林領(lǐng)域理論與實(shí)踐相耦合，從人與空間關(guān)系的角度出發(fā)，可為城市藍(lán)綠開放空間社會(huì)效益的識(shí)別與評(píng)價(jià)提供新的研究思路和方法。

關(guān)鍵詞：藍(lán)綠開放空間；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；社會(huì)介質(zhì)；屬性評(píng)價(jià)；南京市

中圖分類號(hào)：TU984.115"""""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

文章編號(hào)：1000-2006（2024）06-0193-08

Evaluating the social media attributes of urban blue-green openspace using a back propagation neural network

XU Haishun， QIAN Chen， QIN Xue

（College of Landscape Architecture， Nanjing Forestry University， Nanjing 210037， China）

Abstract： 【Objective】Through the analysis of the needs and activity patterns" of urban blue-green open space （BGOS） users， the social media attributes of urban BGOS can best serve people were identified. The aim was to construct a scientifically based evaluation system that enhanced the “People-BGOS-Society” relationship and provide a reference for corresponding management planning.【Method】 Based on literature research， field surveys， and network data collection， from the perspective of BGOS as the urban social medium， an evaluation model of the social media attributes of urban BGOS was constructed based on four dimensions： space background， connection type， participation mode， and spatial significance. Taking three urban parks in Nanjing as an examples， a back propagation （BP） neural network model was used for model verification and a weighted quantitative analysis. 【Result】 By studying the survey data， the BP neural network evaluated the social media attributes of urban BGOS. The evaluation model included four first-level indicators and 12 second-level indicators. The first-level indicators included spatial background， connection type， participation mode， and spatial significance， among which spatial background （weight 0.440） was the key factor for evaluating the social media attributes. Among the secondary indicators， the natural support level （weight 0.157） had the greatest impact， followed by infrastructure perfection （weight 0.127）， microclimate comfort （weight 0.125）， and local identity （weight 0.121）， while the remaining parameters showed relatively little impact. The quality of the spatial background was the basis for attracting users to carry out social activities. The close “People-BGOS-Society” relationship helped to improve the spatial level of social media attributes. 【Conclusion】 This study combined sociology with the field of landscape architecture. From the perspective of the relationship between people and space， the application of a BP neural network model was a novel research concept and methods were developed for the identification and evaluation of the social benefits of BGOS.

Keywords：blue-green open space （BGOS）; BP neural network; social media; attribute evaluation; Nanjing City

城市藍(lán)綠空間（blue-green space，BGS）作為城市開放空間的重要組成部分，是承載居民公共活動(dòng)的重要場(chǎng)所，發(fā)揮著生態(tài)和美學(xué)作用，是人-社會(huì)-自然交往的關(guān)鍵媒介，然而伴隨城市化的發(fā)展，藍(lán)綠空間生態(tài)服務(wù)功能供需錯(cuò)配[1-2]、價(jià)值屬性差異[3]等問題逐漸顯現(xiàn)。同時(shí)，居民對(duì)藍(lán)綠空間認(rèn)知和需求的提升使得城市藍(lán)綠空間服務(wù)于“人”的社會(huì)屬性發(fā)生變化，居民參與方式和意愿出現(xiàn)較大改變[4]。

城市藍(lán)綠空間不僅具有雨洪管理、緩解熱環(huán)境等基礎(chǔ)性生態(tài)服務(wù)功能[5-6]，還能提供文化、經(jīng)濟(jì)等綜合社會(huì)效益。藍(lán)綠空間的社會(huì)效益以公共性為度量，其范圍的廣泛性與內(nèi)容的多樣性已得到普遍認(rèn)可[7-8]。多項(xiàng)研究表明藍(lán)綠空間的暴露與居民健康[9-10]、幸福感[11]具有正相關(guān)關(guān)系，其意識(shí)文化價(jià)值[12-13]逐漸受到重視，而隨著研究視角由生態(tài)-水文向社會(huì)-生態(tài)綜合效益轉(zhuǎn)變，基于人本視角的藍(lán)綠空間使用評(píng)價(jià)逐漸成為熱點(diǎn)話題，包括藍(lán)綠空間使用者偏好與行為特征研究、使用者行為的影響因素等。劉頌等[14]通過對(duì)城市公園居民滿意度的影響因素分析發(fā)現(xiàn)，城市公園的游憩環(huán)境、活動(dòng)環(huán)境與設(shè)施水平對(duì)總體滿意度的影響顯著，不同人群的關(guān)注點(diǎn)存在極大差異。Ayala-Azcárraga等[15]的研究結(jié)果顯示，游客使用模式與城市公園的組成部分，如樹木豐富度、安全性、游樂場(chǎng)質(zhì)量和清潔度之間存在密切關(guān)系。郭庭鴻[16]也指出公園的情感促進(jìn)功能受使用者年齡、文化水平、家庭關(guān)系以及公園距離等因素的影響。城市藍(lán)綠空間使用評(píng)價(jià)一方面取決于環(huán)境特征、面積、可達(dá)性等客觀本底條件[17]，另一方面也受到管理水平、交往活動(dòng)、個(gè)人感受等主觀情感的影響[18]。這些社會(huì)因子往往被傳統(tǒng)空間規(guī)劃設(shè)計(jì)所忽視，其內(nèi)涵和影響機(jī)制尚未得到充分認(rèn)知，且從微觀個(gè)體角度揭示藍(lán)綠空間內(nèi)部設(shè)計(jì)要素與居民使用特征及其影響的系統(tǒng)性研究仍相對(duì)較少。因此，為強(qiáng)調(diào)城市藍(lán)綠空間中人的參與、體驗(yàn)與認(rèn)知的重要性，本研究將藍(lán)綠空間進(jìn)一步界定為城市藍(lán)綠開放空間（blue-green open space，BGOS），即由城市水體（藍(lán)色空間）和植被（綠色空間）組成的具有生態(tài)、社會(huì)等多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的城市復(fù)合開放空間。

目前，城市藍(lán)綠開放空間評(píng)價(jià)多采用介入型數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)獲取難度大、數(shù)據(jù)跨度不足等問題，網(wǎng)絡(luò)媒體等非介入式數(shù)據(jù)的引入可豐富數(shù)據(jù)來源，易于獲取且不受時(shí)空的限制，在城市公共空間活力、游客活動(dòng)時(shí)空特征測(cè)度等方面已得到廣泛應(yīng)用[19-20]。當(dāng)處理數(shù)據(jù)量龐大、整體復(fù)合系統(tǒng)相互關(guān)系復(fù)雜、無法用傳統(tǒng)模型來表示時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation neural network，BP）作為一種具有高非線性動(dòng)態(tài)處理能力的網(wǎng)絡(luò)信息處理系統(tǒng)，可以輕松實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間的高度非線性映射關(guān)系，被用于模式識(shí)別、預(yù)測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域[21]。本研究從“人-開放空間-社會(huì)”的視角出發(fā)，以南京市為樣本，通過典型城市藍(lán)綠開放空間的網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)與實(shí)地調(diào)研分析，以期識(shí)別藍(lán)綠開放空間社會(huì)介質(zhì)屬性的基本構(gòu)成要素，構(gòu)建藍(lán)綠開放空間社會(huì)介質(zhì)屬性模型和評(píng)價(jià)體系，明確主要驅(qū)動(dòng)因子，為城市藍(lán)綠開放空間的規(guī)劃和發(fā)展提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 樣地概況及評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇

基于開放性、具有良好藍(lán)綠本底和較高使用頻率的原則，經(jīng)篩選和實(shí)地調(diào)研選取南京市河西生態(tài)公園、情侶園、小桃園為研究樣地。經(jīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)媒體和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)篩選，共得到可精確定位的主要聚集空間24個(gè)、可識(shí)別組織方式1 893次、可識(shí)別活動(dòng)類型5 785次。研究樣點(diǎn)編號(hào)為H1—H4、Q1—Q11、X1—X9（圖1）。

基于環(huán)境行為學(xué)研究，根據(jù)高頻詞段統(tǒng)計(jì)，從空間本底（basis of space）、連接方式（connection type）、參與方式（way of participation）及空間意義（meaning of space）著手，構(gòu)建社會(huì)介質(zhì)評(píng)價(jià)模型，簡(jiǎn)稱BCPM評(píng)價(jià)模型，確定具體評(píng)價(jià)指標(biāo)和量化標(biāo)準(zhǔn)（表1）。其中，藍(lán)/綠視率為2021年7—9月晴朗白天取樣拍攝采用“貓眼象限”平臺(tái)處理計(jì)算得到。微氣候舒適度通過測(cè)量溫濕度與風(fēng)速，代入人體舒適度指數(shù)公式[22]得到，具體如下：

K=1.8 t-0.55（1.8 t-26）（1-RH）-3.2v+32。

式中：K為舒適度指數(shù)；t為氣溫，℃；RH為相對(duì)濕度，%；v為風(fēng)速，m/s。

1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

1） 網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2006年9月14日至2021年8月27日。運(yùn)用Python爬取攜程、馬蜂窩、微博等社交媒體平臺(tái)上研究樣地對(duì)應(yīng)的點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)，最終篩選得到2 808條有效點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)。

2）問卷設(shè)計(jì)與調(diào)查。問卷包括出游情況調(diào)查、公園游覽感受和游客基本信息3部分，共35個(gè)問題，各項(xiàng)均按照利克特量表5分設(shè)計(jì)。研究于2021年9月13—21日在3個(gè)公園內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)抽樣問卷調(diào)查，共發(fā)放問卷300份，回收問卷298份，有效問卷289份，問卷有效率為96.3%。

1.2.2 社會(huì)介質(zhì)屬性等級(jí)劃分

參照公園規(guī)劃設(shè)計(jì)、居民使用偏好及地方依戀等相關(guān)研究規(guī)范，對(duì)樣本數(shù)據(jù)的值域區(qū)間設(shè)定評(píng)價(jià)等級(jí)。藍(lán)綠開放空間的社會(huì)介質(zhì)屬性評(píng)價(jià)等級(jí)共分為5級(jí)。其中，Ⅰ表示社會(huì)介質(zhì)屬性低，Ⅱ表示較低，Ⅲ表示中等，Ⅳ表示較高，Ⅴ表示社會(huì)介質(zhì)屬性高（表2）。

1.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一般由輸入層、隱含層和輸出層3個(gè)層次構(gòu)成，輸入信號(hào)從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理直至輸出層。如輸出層達(dá)不到期望輸出則轉(zhuǎn)入反向傳播，根據(jù)預(yù)測(cè)誤差調(diào)整權(quán)重和閾值，不斷逼近期望輸出。具體算法框架如圖2所示。

利用SPSS軟件隨機(jī)取樣構(gòu)造BP學(xué)習(xí)樣本250 組作為訓(xùn)練樣本，取各指標(biāo)等級(jí)的臨界值、中間值共25組作為測(cè)試樣本。采用無量綱化方法對(duì)前期獲得的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)成輸入的樣本集。利用Matlab對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)置訓(xùn)練函數(shù)為trainlm，隱含層函數(shù)為tansig，輸出層為輸出值在[0，1]的logsig函數(shù)。反復(fù)訓(xùn)練逐漸減少網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)和系統(tǒng)誤差，學(xué)習(xí)率η為0.6，μ動(dòng)量項(xiàng)為0.6，確定神經(jīng)元的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為12個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、6個(gè)隱含層、1個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)、3層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)介質(zhì)屬性評(píng)價(jià)模型。當(dāng)所有樣本訓(xùn)練結(jié)束并達(dá)到網(wǎng)絡(luò)精度（Elt;Emin）條件后，輸出輸入層到隱含層的權(quán)重矩陣Ｖ，計(jì)算輸入層節(jié)點(diǎn)到所有隱含層節(jié)點(diǎn)間權(quán)重的絕對(duì)值之和，并歸一化得到m個(gè)指標(biāo)的權(quán)重[23]。公式如下：

vij（n）=∑kl=1|vij|∑mi=1∑kl=1|vij|， j=1，2，...，m。

式中：vij（n）為綜合權(quán)重指數(shù)；n為訓(xùn)練代數(shù)；vij為第i個(gè)訓(xùn)練樣本第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重；k為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)；m為指標(biāo)個(gè)數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練結(jié)果及回歸試驗(yàn)分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評(píng)價(jià)社會(huì)介質(zhì)屬性的本質(zhì)是將指標(biāo)體系的實(shí)際數(shù)據(jù)及調(diào)查結(jié)果與對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)值構(gòu)成的數(shù)組進(jìn)行比較的過程，與調(diào)查結(jié)果構(gòu)成的數(shù)組最為接近的標(biāo)準(zhǔn)值數(shù)組即為對(duì)應(yīng)的社會(huì)介質(zhì)水平。當(dāng)訓(xùn)練精度，即數(shù)組比較誤差，小于設(shè)置最佳精度時(shí)（圖3），認(rèn)為仿真效果良好，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有可行性，可以滿足實(shí)際的運(yùn)用。

將各評(píng)價(jià)指標(biāo)與社會(huì)介質(zhì)水平進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果（表3）表明，城市藍(lán)綠開放空間的社會(huì)介質(zhì)水平與情感參與、地方依賴、地方認(rèn)同存在極顯著正相關(guān)，與綠視率、基礎(chǔ)設(shè)施、社會(huì)支持和認(rèn)知參與呈正相關(guān)，與微氣候舒適度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。本研究選取與社會(huì)介質(zhì)水平顯著相關(guān)的要素進(jìn)行后續(xù)分析，其余不相關(guān)指標(biāo)予以剔除。

將社會(huì)介質(zhì)評(píng)價(jià)水平作為因變量，各評(píng)價(jià)指標(biāo)量化值作為自變量，進(jìn)行回歸分析，結(jié)果顯示，社會(huì)支持、情感型參與、自然支持、地方依賴、地方認(rèn)同、微氣候舒適度、認(rèn)知型參與等指標(biāo)與社會(huì)介質(zhì)水平存在顯著相關(guān)關(guān)系（表4）。

2.2 藍(lán)綠空間目標(biāo)層構(gòu)成對(duì)社會(huì)介質(zhì)水平的影響

1） 空間本底的影響?？臻g本底中綠視率、微氣候舒適度、基礎(chǔ)設(shè)施與社會(huì)介質(zhì)水平之間符合線性模型（圖4），而藍(lán)視率、景觀美感與社會(huì)介質(zhì)水平并無明顯相關(guān)關(guān)系。隨著綠視率和基礎(chǔ)設(shè)施完善度的增加，社會(huì)介質(zhì)水平逐漸上升，說明在空間物質(zhì)本底條件中綠視率與基礎(chǔ)設(shè)施完善度的提升均對(duì)社會(huì)介質(zhì)水平有明顯的改善作用；而社會(huì)介質(zhì)水平隨微氣候舒適度的升高而明顯下降，這與預(yù)想并不一致。

2） 連接方式的影響。連接方式中社會(huì)支持與社會(huì)介質(zhì)水平之間符合線性模型，如圖4所示。藍(lán)綠空間的高社會(huì)支持會(huì)對(duì)社會(huì)介質(zhì)水平起促進(jìn)作用，社會(huì)支持涵蓋出行人員關(guān)系、出行組織方式和活動(dòng)人群數(shù)量，調(diào)查發(fā)現(xiàn)，居民以2～4人的家庭結(jié)伴出游居多，其次為獨(dú)自出行的視聽接觸，社會(huì)支持指標(biāo)值總體在0.6以下。不同使用人群類型彼此間社會(huì)關(guān)系相對(duì)獨(dú)立，使用人群的類型多樣性與數(shù)量的多寡決定了社會(huì)性活動(dòng)發(fā)生的可能，藍(lán)綠開放空間通過戶外活動(dòng)促進(jìn)個(gè)人與群體的直接接觸，提升社會(huì)支持程度。相較于圖4其他指標(biāo)，社會(huì)支持在更小的變化范圍內(nèi)使直線有較大的提升，表明社會(huì)支持在提高社會(huì)介質(zhì)水平上具有較大潛力。

3） 參與方式的影響。參與方式中認(rèn)知參與、情感參與和社會(huì)介質(zhì)水平具有正相關(guān)關(guān)系。居民的認(rèn)知參與水平集中在0.4～0.8，說明居民對(duì)公園的重要性及其參與意愿具有一定認(rèn)知。隨著居民認(rèn)知程度的提高，城市藍(lán)綠要素在居民生活中的重要性提升、象征意義顯現(xiàn)，藍(lán)綠開放空間與使用者之間的聯(lián)結(jié)愈發(fā)強(qiáng)烈，這在很大程度上也促進(jìn)了藍(lán)綠開放空間成為城市的社會(huì)介質(zhì)。情感型參與主要體現(xiàn)為居民在公園游覽時(shí)所獲得的樂趣大小，由圖4可知，指標(biāo)主要集中在0.5以上，說明當(dāng)下居民在休閑娛樂活動(dòng)中普遍認(rèn)可藍(lán)綠開放空間會(huì)帶來心情的愉悅與精神上的享受，滿意度較高。

4） 空間意義的影響?？臻g意義中地方依賴、地方認(rèn)同與社會(huì)介質(zhì)水平之間符合線性模型，如圖4所示。研究區(qū)內(nèi)藍(lán)綠空間的社會(huì)介質(zhì)水平隨地方依賴性、地方認(rèn)同的升高而緩慢提升，但總體指標(biāo)評(píng)定等級(jí)值均主要集中在0.5以上，其中地方認(rèn)同更是主要集中在0.8以上，這說明相較于功能層面所獲得的滿足感，使用者更多對(duì)公園產(chǎn)生精神層面的情感認(rèn)同，愿意對(duì)空間中活動(dòng)、行為、事件做出積極的反應(yīng)，同時(shí)這也會(huì)產(chǎn)生更強(qiáng)的功能性依戀，增強(qiáng)人與藍(lán)綠開放空間的親近關(guān)系，從而提升空間的社會(huì)介質(zhì)水平。

2.3 藍(lán)綠空間評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重分析

經(jīng)過反復(fù)迭代，通過誤差描述判定前向傳播結(jié)果，并通過后向傳播過程對(duì)權(quán)重參數(shù)進(jìn)行修正，最終得到各指標(biāo)權(quán)重（表5）。

評(píng)價(jià)體系包含4項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)、12項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)。在一級(jí)指標(biāo)中，空間本底質(zhì)量綜合權(quán)重系數(shù)為0.440，其次是連接方式（0.216），兩者之和約占總體的65.6%?？臻g本底對(duì)社會(huì)介質(zhì)水平影響較大，是評(píng)價(jià)社會(huì)介質(zhì)水平的關(guān)鍵性指標(biāo)，提升藍(lán)綠開放空間的本底質(zhì)量對(duì)其社會(huì)介質(zhì)屬性的發(fā)揮具有重要意義。二級(jí)指標(biāo)中影響較大的是自然支持水平，輸出權(quán)重系數(shù)為0.157，其次是基礎(chǔ)設(shè)施完善度（0.127）、微氣候舒適度（0.125）和地方認(rèn)同（0.121），其他參數(shù)影響相對(duì)較小。通過對(duì)測(cè)試樣本集的線性回歸分析，自然支持對(duì)輸出結(jié)果影響最為顯著，其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出和多元線性回歸中權(quán)重值均較高，對(duì)整體社會(huì)介質(zhì)水平的影響顯著。因此，調(diào)整自然支持因素，有助于促進(jìn)人與藍(lán)綠空間的親近關(guān)系，從而促進(jìn)城市藍(lán)綠開放空間的社會(huì)介質(zhì)水平提升。

3 討 論

城市藍(lán)綠開放空間整合自然、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等要素，受生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)、人類行為活動(dòng)等綜合影響，是一個(gè)復(fù)雜的非線性復(fù)合系統(tǒng)，其狀態(tài)方程難以用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。相較其他計(jì)算處理方式，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模擬人腦的生理結(jié)構(gòu)和功能來研究智能行為，從大量可觀測(cè)數(shù)據(jù)中不斷接收樣本的“刺激”而改變自身結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)“學(xué)習(xí)”行為，在非線性擬合中具有擬合速度快、精度高的特點(diǎn)，近年已成功應(yīng)用于旅游文化需求[24]、情感機(jī)制分析[25]等人文領(lǐng)域。運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社會(huì)介質(zhì)屬性評(píng)價(jià)，可以規(guī)避不同決策者的經(jīng)驗(yàn)判斷和對(duì)有效信息的過分度量，適應(yīng)隨時(shí)間、空間推移產(chǎn)生而不斷變化的評(píng)價(jià)要求，這也是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析解決問題的優(yōu)勢(shì)所在。

本研究表明，空間本底是決定城市藍(lán)綠空間社會(huì)介質(zhì)屬性的主要影響因素，這與Ríos-Rodríguez等[26]的結(jié)論相一致。在空間本底各項(xiàng)指標(biāo)中，與預(yù)想不同的是，微氣候舒適度與社會(huì)介質(zhì)水平呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，原因可能在于數(shù)據(jù)采集時(shí)間9月氣溫較高，多為30℃以上，居民并未獲得最佳舒適度體驗(yàn)，這也從側(cè)面說明季節(jié)等時(shí)間因素也會(huì)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果造成一定影響[27]。研究發(fā)現(xiàn)，藍(lán)視率與社會(huì)介質(zhì)水平之間的關(guān)系相對(duì)較弱，這與此前藍(lán)色空間較綠色空間更能增強(qiáng)社會(huì)活動(dòng)與幸福感[28]的結(jié)論不盡相同，但Zhou等[29]曾指出藍(lán)色空間對(duì)居民心理健康情感并沒有直接促進(jìn)作用，反而會(huì)在炎熱季節(jié)抑制身體活動(dòng)。研究樣地中藍(lán)視率測(cè)值差異較大，居民開展活動(dòng)的空間多為相對(duì)封閉、有實(shí)物遮擋水面的安全活動(dòng)場(chǎng)所，較高的藍(lán)視率意味著臨近水面，景觀相對(duì)單調(diào)，多數(shù)只能進(jìn)行相對(duì)靜態(tài)的活動(dòng)，這進(jìn)一步證明使用者的行為活動(dòng)特征對(duì)社會(huì)介質(zhì)水平影響較大[30]。此外，自然支持和地方認(rèn)同也是影響社會(huì)介質(zhì)水平的關(guān)鍵要素。良好的公園可達(dá)性是居民充分享受公園生態(tài)與社會(huì)服務(wù)效益的先決條件，與居民身心健康程度呈顯著正相關(guān)[31]，而高頻率的綠地參觀與停留時(shí)間的延長(zhǎng)則進(jìn)一步催發(fā)社會(huì)性活動(dòng)的產(chǎn)生[32]，拉近“人-藍(lán)綠開放空間-社會(huì)”的親近關(guān)系，由此形成對(duì)居民外生吸引力和內(nèi)生歸屬感，強(qiáng)化藍(lán)綠開放空間作為社會(huì)介質(zhì)對(duì)城市可持續(xù)發(fā)展的促進(jìn)潛力。

另外，本研究提出構(gòu)建“BCPM評(píng)價(jià)模型”并非確立一種完善的城市藍(lán)綠開放空間社會(huì)屬性評(píng)價(jià)體系，而是提出一種新的研究思路，以實(shí)現(xiàn)社會(huì)學(xué)與風(fēng)景園林領(lǐng)域理論與實(shí)踐的耦合。城市藍(lán)綠開放空間社會(huì)介質(zhì)屬性的識(shí)別與評(píng)價(jià)是一項(xiàng)需要長(zhǎng)期開展的系統(tǒng)性工作，由于研究獲取樣本有限，并不足以代表全部藍(lán)綠開放空間的公眾活動(dòng)和體驗(yàn)情況，未來仍有待從不同的分類方式或結(jié)合經(jīng)濟(jì)社會(huì)等宏觀層面以更為綜合廣泛的視角進(jìn)一步地?cái)U(kuò)展與融合。

參考文獻(xiàn)（reference）：

［1］WANG Y C，SHEN J K，XIANG W N．Ecosystem service of green infrastructure for adaptation to urban growth：function and configuration[J]．Ecosyst Health Sustain，2018，4（5）：132-143．DOI： 10.1080/20964129.2018.1474721．

［2］吳雪飛，譚傳東．武漢中心城區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)額外需求量化評(píng)估：緣起綠色基礎(chǔ)設(shè)施供需錯(cuò)配[J]．中國(guó)園林，2020，36（5）：127-132．WU X F，TAN C D．Evaluation of ecosy-stem services excess demand in the central area of Wuhan：a discussion based on mismatches between supply and demand of green infrastructure[J]．Chin Landsc Archit，2020，36（5）：127-132．DOI： 10.19775/j.cla.2020.05.0127．

［3］SANDER H A，ZHAO C．Urban green and blue：who values what and where？[J]．Land Use Policy，2015，42：194-209．DOI： 10.1016/j.landusepol.2014.07.021.

［4］常儷．關(guān)于移動(dòng)社交對(duì)日?；顒?dòng)空間影響的實(shí)證研究：基于對(duì)手機(jī)用戶的調(diào)查數(shù)據(jù)[J]．廣告大觀（理論版），2013（6）：77-87．CHANG L．Research of daily activity impacted by mobile social network：based on mobile phone users data[J]．J Advert Study （Acad Ed），2013（6）：77-87.

［5］LENG L Y，MAO X H，JIA H F，et al．Performance assessment of coupled green-grey-blue systems for Sponge City construction[J]．Sci Total Environ，2020，728：138608．DOI： 10.1016/j.scitotenv.2020.138608.

［6］ZHOU W，CAO W，WU T，et al．The win-win interaction between integrated blue and green space on urban cooling[J]．Sci Total Environ，2023，863：160712．DOI： 10.1016/j.scitotenv.2022.160712.

［7］曹先磊，劉高慧，張穎，等．城市生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)支付意愿及價(jià)值評(píng)估：以成都市溫江區(qū)為例[J]．生態(tài)學(xué)報(bào)，2017，37（9）：2970-2981．CAO X L，LIU G H，ZHANG Y，et al．Willingness-to-pay for recreation services of urban ecosy stem and its value assessment：a case study in the Wenjiang District of Chengdu City，China[J]．Acta Ecol Sin，2017，37（9）：2970-2981．DOI： 10.5846/stxb201602010228.

［8］JIAO X X，ZHAO Z M，LI X，et al．Advances in the blue-green space evaluation index system[J]．Ecohydrology，2023，16（3）：2527．DOI： 10.1002/eco.2527.

［9］JIANG X R，LARSEN L，SULLIVAN W．Connections-between daily greenness exposure and health outcomes[J]．Int J Environ Res Public Health，2020，17（11）：3965．DOI： 10.3390/ijerph17113965.

[10]WANG K，SUN Z H，CAI M，et al．Impacts of urban blue-green space on residents’ health：a bibliometric review[J]．Int J Environ Res Public Health，2022，19（23）：16192．DOI： 10.3390/ijerph192316192.

[11]MACKERRON G，MOURATO S．Happiness is greater in natural environments[J]．Glob Environ Change，2013，23（5）：992-1000．DOI： 10.1016/j.gloenvcha.2013.03.010.

[12]SIKHULULEKILE N，SCOTT A．Influence of blue-green and grey infrastructure combinations on natural and human-derived capital in urban drainage planning[J]．Sustainability，2021，13（5）：2571．DOI： 10.3390/SU13052571.

[13]楊青娟，梅瑞狄斯·弗朗西絲·多比．雨洪管理多功能景觀文化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的重要性-滿意度研究[J]．景觀設(shè)計(jì)學(xué)，2019，7（1）：52-67．YANG Q J，DOBBIE M F．Importance-satisfaction analysis of cultural ecosystem services of multi-functional landscapes designed for stormwater management[J]．Landsc Archit Front，2019，7（1）：52-67．DOI： 10.15302/J-LAF-20190105.

[14]劉頌，楊瑩，賈虎，等．基于多源數(shù)據(jù)的上海城市公園使用滿意度關(guān)鍵影響因素[J].中國(guó)城市林業(yè)，2020，18（2）：51-56．LIU S，YANG Y，JIA H，et al．Research on influe-ncing factors to Shanghai urban parks satisfaction based on multi-source data[J].J Chin Urban For，2020，18（2）：51-56．DOI： 10.12169/zgcsly.2019.11.20.0004.

[15]AYALA-AZCRRAGA C，DIAZ D，ZAMBRANO L． Characteristics of urban parks and their relation to user well-being[J]．Landsc Urban Plan，2019，189：27-35．DOI： 10.1016/j.landurbplan.2019.04.005.

[16]郭庭鴻.城市綠色空間健康效益的社會(huì)生態(tài)調(diào)節(jié)因素研究[J].西部人居環(huán)境學(xué)刊，2019，34（3）：35-41．GUO T H.Study on social-ecological moderators differing the relation between urban green space and human health[J].J Hum Settl West China，2019，34（3）：35-41.DOI： 10.13791/j.cnki.hsfwest.20190305.

[17]秦詩(shī)文，楊俊宴，馮雅茹，等．基于多源數(shù)據(jù)的城市公園時(shí)空活力與影響因素測(cè)度：以南京為例[J].中國(guó)園林，2021，37（1）：68-73.QIN S W，YANG J Y，F(xiàn)ENG Y R，et al.Spatio-temporal vitality and influencing factors of urban parks based on multi-source data：a case study of Nanjing[J].Chin Landsc Archit，2021，37（1）：68-73.DOI： 10.19775/j.cla.2021.01.0068.

[18]YANG B，LI M H，LI S J．Design-with-nature for multifunctional landscapes：environmental benefits and social barriers in community development[J]．Int J Environ Res Public Health，2013，10（11）：5433-5458．DOI： 10.3390/ijerph10115433.

[19]毛國(guó)棟．多源數(shù)據(jù)視角下城市活力空間特征與影響機(jī)制研究[J]．測(cè)繪技術(shù)裝備，2023，25（2）：31-38．MAO G D．The spatial characteristic analysis and influence mechanism of urban vitality space based on multi-sourced data[J]．Geomat Technol Equip，2023，25（2）：31-38．DOI： 10.20006/j.cnki.61-1363/P.2023.02.007.

[20]何仲禹，李岳昊．基于開放數(shù)據(jù)的上海城市公園使用活躍度時(shí)空特征研究[J]．中國(guó)園林，2020，36（10）：45-50．HE Z Y，LI Y H．The temporal-spatial characteristics of usage activ-eness of urban parks in Shanghai based on open data[J]．Chin Landsc Archit，2020，36（10）：45-50．DOI： 10.19775/j.cla.2020.10.0045.

[21]范佳輝，張亞麗，李明詩(shī)．基于空間光譜信息協(xié)同的城市不透水層提取方法比較研究[J]．南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2021，45（1）：212-218．FAN J H，ZHANG Y L，LI M S．Comparing four methods for extracting impervious surfaces using spectral information in synergy with spatial heterogeneity of remotely sensed imagery[J]．J Nanjing For Univ（Nat Sci Ed），2021，45（1）：212-218．DOI： 10.12302/j.issn.1000-2006.201911012.

[22]劉超，李卓欣，陳芷凝，等．基于微氣候模擬與人體舒適度指數(shù)的校園微更新研究：以同濟(jì)大學(xué)四平路校區(qū)為例[J]．住宅科技，2021，41（3）：38-46．LIU C，LI Z X，CHEN Z N，et al．Study of campus regeneration through microclimate simulation and body comfort index approaches： a case of Tongji University Siping Road campus[J]．Hous Sci，2021，41（3）：38-46．DOI： 10.13626/j.cnki.hs.2021.03.008.

[23]王彬，吳海宏，李庚華．基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定評(píng)價(jià)體系指標(biāo)權(quán)重[J]．廣州航海學(xué)院學(xué)報(bào)，2021，29（1）：55-59．WANG B，WU H H， LI G H．Determining the index weight of the evaluation system based on BP neural network[J]．J Guangzhou Mar Univ，2021，29（1）：55-59．DOI： 10.3969/j.issn.1009-8526.2021.01.014.

[24]SHI X F．Tourism culture and demand forecasting based on BP neural network mining algorithms[J]．Pers Ubiquitous Comput，2020，24（2）：299-308．DOI： 10.1007/s00779-019-01325-x.

[25]TANG Y S，SU J H，KHAN M A．Research on sentiment analysis of network forum based on BP neural network[J]．Mob Netw Appl，2021，26（1）：174-183．DOI： 10.1007/s11036-020-01697-y.

[26]ROS-RODRGUEZ M L，ROSALES C，LORENZO M，et al． Influence of perceived environmental quality on the per-ceived restorativeness of public spaces[J]．Front Psychol，2021，12：644763．DOI： 10.3389/fpsyg.2021.644763.

[27]CHEN J R，JIN Y M，JIN H．Effects of visual landscape on subjective environmental evaluations in the open spaces of a severe cold city[J]．Front Psychol，2022，13：954402．DOI： 10.3389/fpsyg.2022.954402.

[28]DE BELL S，GRAHAM H，JARVIS S，et al．The importance of nature in mediating social and psychological benefits associated with visits to freshwater blue space[J]．Landsc Urban Plan，2017，167：118-127．DOI： 10.1016/j.landurbplan.2017.06.003.

[29]ZHOU Y，YANG L Q，YU J N，et al．Do seasons matter？Exploring the dynamic link between blue-green space and mental restoration[J]．Urban For Urban Green，2022，73：127612．DOI： 10.1016/j.ufug.2022.127612.

[30]RIVERA E，TIMPERIO A，LOH V H，et al．Important park features for encouraging park visitation，physical activity and social interaction among adolescents：a conjoint analysis[J]．Health Place，2021，70：102617．DOI： 10.1016/j.healthplace.2021.102617.

[31]屈子雅，張青萍，張瑞，等．基于雙重績(jī)效的城市藍(lán)綠空間布局優(yōu)化研究：以上海市普陀區(qū)為例[J].南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2023，47（4）：235-243．QU Z Y，ZHANG Q P，ZHANG R，et al．The optimization of urban blue-green spatial layout based on dual performances： a case study on Putuo District in Shanghai[J]．J Nanjing For Univ（Nat Sci Ed），2023，47（4）：235-243．DOI： 10.12302/j.issn.1000-2006.202111019.

[32]HONG S K，LEE S W，JO H K，et al．Impact of frequency of visits and time spent in urban green space on subjective Well-Being[J].Sustainability，2019，11（15）：4189．DOI： 10.3390/su11154189.

（責(zé)任編輯 鄭琰燚）